Amazon Rufus 是一款客户端应用：亚马逊购物应用中的 AI 购物助手。

如果你刚开始接触它，可以按下面 7 天的安排练习，每天 20 到 40 分钟。

每日安排

  • 第 1 天：注册与熟悉界面：从官网或正规应用商店下载；登录后先检查隐私与权限设置。
  • 第 2 天：完成第一个任务「店铺经营问答」，按下文提示词操作。
  • 第 3 天：换一类任务「商品描述生成」，对比两次结果的质量。
  • 第 4 天：学习关键概念：人在回路、环境感知文书、数据驻留。
  • 第 5 天：用真实工作材料做一次「合规清单」，记录省下的时间和需要返工的地方。
  • 第 6 天：排查问题：对照常见问题「输出引用了不存在的条款或文献」等检查自己的用法。
  • 第 7 天：复盘：保留有效的提示词，写下继续使用或放弃的理由。

第 2 天的练习材料

店铺经营问答

适用情况：手头有店铺的订单和流量数据时。

根据这些数据回答：上周转化率变化的可能原因有哪些？请区分数据能证明的和需要进一步验证的。

交付前确认：区分了已证实与待验证。

一周后怎么判断值不值得继续

  • 是否稳定地节省了时间，而不只是第一次觉得新鲜。
  • 返工次数是否在下降。
  • 与淘宝问问等同类相比，是否更适合你的场景。
  • 数据与费用是否在可接受范围内。

更多可以试的用法

客户沟通稿

适用情况：手头有一个需要向客户解释的专业问题时。

用非专业人士能理解的语言解释这个问题，避免给出绝对化承诺，并提醒客户需要专业人士最终确认的部分。

检查点：没有绝对化承诺。

购物前提问

适用情况：手头有一个购物需求和预算时。

我想买【品类】，预算【金额】，主要用途是【用途】。请列出我需要关注的 5 个参数，并说明每个参数怎么选；商品推荐请附上可核对的商品页面。

交付前确认：参数解释清晰可核对。

常见问题：识别模型在新场景失效

补充新场景的标注数据重新评估。

常见问题：从业者担心责任问题

明确 AI 只做草稿与检索，签字与判断由专业人员负责。

常见问题：客户误以为是专业意见

在输出中加入明确提示，并由专业人员审核后再发出。

概念补充：领域模型

针对特定行业数据训练或调优的模型。

概念补充：审计日志

记录谁在何时用 AI 处理了什么数据。

适合人群：销售

销售可以用 Rufus 处理客户背景调研、跟进邮件与话术等工作。需要注意：客户数据按公司规定处理，报价和承诺以合同为准。

适合人群：客服人员

客服人员可以用 Rufus 处理回复草稿、工单分类等工作。需要注意：不得以 AI 名义做出政策外承诺，涉及隐私的问题按流程处理。

适合人群：设计师

设计师可以用 Rufus 处理灵感与草图、多尺寸物料适配等工作。需要注意：确认生成素材与字体的商用授权，客户未公开的项目不要上传。

注意事项

文中提示词和示例仅作示意，实际效果取决于你的材料和 Rufus 当前版本，重要内容请人工核对后再使用。

涉及个人信息、商业机密或受监管数据时，先确认 Amazon Rufus 的数据处理条款，再决定能否使用。

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